Treffer: Análise de sentimento: tutorial com Python.

Purpose: This study explores advanced approaches and algorithms in sentiment analysis, such as machine learning, deep learning, and transformer architectures. The focus is on understanding consumer opinions, emotions, and attitudes, aiding decision-making and strategy development in marketing and e-commerce. Design/Methodology/Approach: A real-world e-commerce dataset from Brazil demonstrated the extraction, processing, and analysis of product reviews. Machine learning algorithms and deep learning techniques were utilized, highlighting their practical applications and limitations. Findings: The results illustrate how these techniques enable a deeper understanding of consumer sentiment and show that these methodologies facilitate strategic decision-making based on sentiment analysis. Originality/value: This study analyzed a combination of theoretical concepts and practical applications, emphasizing the strengths and limitations of each approach. It contributes to the literature by providing a comprehensive overview of sentiment analysis techniques and their practical implementation. The study's originality lies in its detailed practical approach, which demonstrates the application of sentiment analysis techniques on a real dataset from the Brazilian e-commerce sector. Academics and practitioners interested in applying these techniques in reallife settings will find this study valuable. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Objetivo: Este estudo explora abordagens e algoritmos avançados na análise de sentimentos, como a aprendizagem automática, a aprendizagem profunda e as arquiteturas de transformação. O foco está na compreensão das opiniões, emoções e atitudes dos consumidores, auxiliando a tomada de decisões e o desenvolvimento de estratégias de marketing e comércio eletrónico. Metodologia/Abordagem: Um conjunto de dados reais de comércio eletrónico do Brasil demonstrou a extração, o processamento e a análise de avaliações de produtos. Foram utilizados algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas de aprendizado profundo, destacando suas aplicações práticas e limitações. Achados: Os resultados demonstram como estas técnicas permitem uma compreensão mais profunda do sentimento do consumidor e mostram que estas metodologias facilitam a tomada de decisões estratégicas com base na análise do sentimento. Originalidade/Valor: Este estudo analisou uma combinação de conceitos teóricos e aplicações, realçando os pontos fortes e as limitações de cada abordagem. Contribui para a literatura ao fornecer uma visão abrangente das técnicas de análise de sentimentos e da sua implementação prática. A originalidade do estudo reside na sua abordagem prática detalhada, que demonstra a aplicação de técnicas de análise de sentimentos num conjunto de dados reais do setor do comércio eletrónico brasileiro. Este estudo será útil para acadêmicos e profissionais interessados em aplicar estas técnicas em contextos reais. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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